OpenAI обнародовала три научных достижения, приписываемых ее моделям искусственного интеллекта (ИИ), охватывающие области математики, информатики и физики. Эти находки включают потенциальные доказательства древних математических гипотез, опровержение ключевой гипотезы о вычислительных пределах и теоретический прогресс в физике частиц.
В настоящее время компания также представила новую методологию для привлечения независимых исследователей к оценке этих результатов. Этот сдвиг в подходе был мотивирован критикой относительно того, как OpenAI сделала общедоступными сотни математических работ, сгенерированных ИИ, в начале октября.
Три случая представляют собой различные методы представления. В области математики материал, сгенерированный моделью, был опубликован напрямую. В информатике доказательство было предоставлено вместе с организацией внешней группы для его анализа. Что касается физики, назначенные эксперты решили подготовить работу до публикации материалов, созданных ИИ.
OpenAI подчеркивает, что эти результаты все еще должны быть преобразованы в проверяемые и понятные научные знания. Следовательно, анонсированные компанией открытия не следует считать окончательными выводами, принятыми академическим сообществом.
Второе открытие относится к Гипотезе экспоненциального времени (ETH) — концепции, широко используемой в теоретической информатике. Эта гипотеза постулирует, что некоторые задачи выполнимости булевых формул не могут быть решены точными алгоритмами за субэкспоненциальное время.
OpenAI заявила, что ее система обнаружила детерминированный алгоритм, способный точно подсчитывать присваивания, удовлетворяющие формулам CNF фиксированной ширины, за субэкспоненциальное время и полиномиальное пространство. В частности, в контексте проблемы 3-SAT этот результат противоречит ETH.
Если этот вывод будет подтвержден, он вынудит исследователей пересмотреть теоретические результаты, зависящие от этой гипотезы, которая применяется в сотнях областей, таких как вычислительная геометрия, вычислительная биология и теория графов.
Для изучения этого утверждения была сформирована группа экспертов под руководством Рассела Импальяццо и Рамамохана Патури, оба из Калифорнийского университета в Сан-Диего (США), и Райана Уильямса из Массачусетского технологического института (MIT). Импальяццо и Патури ранее участвовали в первоначальной разработке гипотезы в 1999 году.
Формализация доказательства на естественном языке и в Lean была размещена в открытом доступе на GitHub. Группа также запросила вклад научного сообщества для оценки находки и обсуждения того, как следует рассматривать результаты, сгенерированные ИИ. Однако участие этих экспертов не является предварительным подтверждением открытия, поскольку сама группа подчеркивает, что утверждение такого масштаба требует независимого и тщательного анализа.
Третье утверждение связано с теоретической физикой. OpenAI заявляет, что разработала математически обоснованное доказательство существования определенных квантовых теорий взаимодействующих полей в четырех измерениях, включая калибровочные поля и фермионы.
Эта работа охватывает квантовую хромодинамику (КХД) — теорию, описывающую взаимодействие кварков и глюонов посредством сильного взаимодействия, а также унифицированное расширение Стандартной модели физики элементарных частиц. Кроме того, компания утверждает, что результат доказывает существование чистой теории Янга-Миллса, темы, связанной с одной из проблем тысячелетия Института Клей математики.
В отличие от двух других случаев, материалы, созданные ИИ, еще не были опубликованы. Дэвид Гросс, лауреат Нобелевской премии по физике в 2004 году, возглавит группу, в которую входят Майкл Дуглас, Артур Джаффе, Игорь Клебанов и Никита Некрасов. Эксперты решили подготовить объяснение работы до того, как сделать общедоступными исходные данные.
Существование строгого доказательства для таких теорий представляло бы значительный прорыв для математической физики. Однако на данный момент это утверждение находится на стадии анализа, без какой-либо независимой проверки, представленной в объявлении.
Изменение стратегии раскрытия информации происходит на фоне дискуссий о роли ИИ в научных исследованиях. Центральный вопрос заключается в том, как обеспечить возможность анализа результатов сообществом, не ограничивая первоначальный доступ избранной группой, отобранной самой компанией.
25 октября Консультативная группа по математике и искусственному интеллекту (AGMAI) выступила с рекомендацией против практики, когда компании, занимающиеся ИИ, выбирают математиков для получения результатов заранее. Среди поднятых проблем были неравный доступ, влияние известности экспертов на достоверность заявлений и риск предвзятости при выборе.
Группа выступает за ответственное предоставление результатов, предоставляя информацию, которая позволяет проводить автономную проверку и способствует развитию общего научного понимания.
OpenAI признает, что ее новая тактика также несет риски. Выбор экспертов для координации анализа может повлиять на то, кто первым участвует в обсуждении, и создать информационную асимметрию. Компания гарантирует, что внешние сотрудники смогут делиться работой и публиковать свои выводы без подчинения соглашениям о конфиденциальности.
Кроме того, компания заявляет, что не стремится к академическому признанию за достижения, полученные ее моделями. Согласно предложению, заслуга должна принадлежать исследователям, которые разрабатывают объяснения, проверяют доказательства и создают материалы, помогающие понять результаты.
OpenAI призывает научное сообщество обсудить критерии раннего доступа, прозрачность конфликтов интересов, распределение заслуг и поддержку студентов и исследователей перед лицом изменений, вызванных ИИ.
